# 收据来源：https://www.kaggle.com/zygmunt/goodbooks-10k
# 现在我们有全球排名靠前的10000本书的数据，那么请统计一下下面几个问题：
# 不同年份书的数量
# 不同年份书的平均评分情况


import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

df = pd.read_csv('./books.csv')

print(df.head())
# 看是否有缺失，并确定缺失的是我们需要的数据不
print(df.info())

# 不同年份书的数量
# original_publication_year 只有9979条，少了几条
data1 = df[pd.notnull(df['original_publication_year'])]  #返回9979条非null的数据dataframe格式
grouped = data1.groupby(by='original_publication_year').count()['title']
print(grouped)  #返回series类型，统计为每年的数量，负值为公元前


# 不同年份书的平均评分情况
data1 = df[pd.notnull(df['original_publication_year'])]  #返回9979条非null的数据dataframe格式
grouped = data1['average_rating'].groupby(by=data1['original_publication_year']).mean()


# 画图
_x = grouped.index
_y = grouped.values

plt.figure(figsize=(20,8), dpi=8)
plt.plot(range(len(_x)),_y)

plt.xticks(list(range(len(_x)))[::10],_x[::10].astype(int),rotation=45)
plt.show()


